基于预瞄模糊控制的自动泊车算法研究1

【基于预瞄模糊控制的自动泊车算法研究】 在现代汽车技术中，自动泊车系统已经成为一项重要的辅助驾驶功能，它极大地便利了驾驶员在狭小空间内停车。然而，现有的自动泊车系统仍然存在转向不连续的问题，这可能影响到泊车的精度和安全性。针对这一问题，本研究提出了一种基于预瞄模糊控制的自动泊车算法，旨在改善路径规划和跟踪性能。 研究者提出了两段式泊车路径规划算法。这种算法将整个泊车过程分为两个阶段，每个阶段对应不同的路径规划策略。通过使用Sigmoid函数对这两段路径进行拟合，可以更平滑地描述泊车路径，从而解决转向不连续的问题。Sigmoid函数因其良好的非线性拟合能力和平滑特性，非常适合在这种情境下使用。 接下来，为了提高路径追踪的精度，研究者建立了一个横向预瞄模型。这个模型能够对实际路径与理想路径之间的偏差进行预测和估计，使得车辆能够在接近目标路径时做出及时调整。预瞄模型的应用有助于提前预测车辆的动态行为，从而提高控制系统响应速度和稳定性。 在路径追踪控制方面，研究团队采用了模糊控制方法。模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制策略，它能够处理不确定性和非线性问题，尤其适合于泊车这样复杂的动态环境。模糊控制通过对输入参数（如路径误差和误差变化率）进行模糊化处理，生成相应的控制指令，使车辆能够更准确地跟踪预瞄路径。 为了验证所提出的自动泊车算法，研究者利用PreScan虚拟仿真环境进行了实验。PreScan是一款广泛应用于自动驾驶和智能交通系统的仿真软件，能够模拟真实的环境感知和车辆动态。在仿真过程中，通过超声波传感器获取车位信息，模拟真实泊车场景。结果显示，Sigmoid函数对两段式泊车路径的拟合度高达0.99以上，表明路径规划算法的准确性。同时，预瞄模糊控制泊车算法能够使车辆有效地追踪规划路径，并成功泊入车位，证明了该算法的有效性和实用性。 基于预瞄模糊控制的自动泊车算法通过改进路径规划和采用模糊控制策略，显著提高了自动泊车系统的性能。这一研究成果对于提升自动驾驶技术的泊车功能具有重要的理论价值和实践意义，为未来智能车辆的发展提供了新的思路和技术支持。